生成基础关系的path：set_base_rel_pathlists，执行后生成的PATH在RelOptInfo数组中保存：

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动态规划是一种解决多阶段决策过程最优化问题的数学方法。通常需要保存决策路径的问题用回溯法，而只是求最优解的时候选择动态规划。

动态规划（DP）是算法中的重要技术，背包问题则是其中的经典问题之一。本篇博客将介绍完全背包问题及其解决方案。

背包问题（Knapsack Problem）是一类经典的组合优化问题，在计算机科学和数学中有广泛应用。其基本问题是：

在计算机科学和数学中，子序列（Subsequence）是指从一个序列中删除一些元素（可以是零个或多个），但不改变其余元素相对顺序后形成的新序列。

介绍动态规划（DP）在解决子数组问题上的重要性，以及本文的目的——通过具体问题的分析和代码示例，帮助读者理解如何用DP解决子数组问题。

多状态动态规划（Multi-State Dynamic Programming, Multi-State DP）问题是动态规划（DP）领域中的一个高级概念，涉及到在算法设计中引入多个状态来描述和解决复杂问题。与传统的单状态DP问题相比，多状态DP问题能够处理更多维...

二维动态规划（DP）模型是一种通过引入两个维度的状态和转移方程来解决复杂问题的技术。它在许多优化和组合问题中广泛应用，尤其是那些需要考虑二维数组或矩阵的情况。...

动态规划（Dynamic Programming，简称DP）是一种通过将复杂问题分解为更小的子问题来求解的算法设计技术。动态规划通常应用于有重叠子问题和最优子结构性质的问题。其基本思想是将问题分解成子问题，分别求解这些子问题，并将...